Clinical implications of CD4+ T cell subsets in adult atopic asthma patients
Notice bibliographique
Résumé
T cells play a central role in chronic inflammation in asthma. However, the roles of individual subsets of T cells in the pathology of asthma in patients remain to be better understood. We investigated the potential signatures of T cell subset phenotypes in asthma using fresh whole blood from adult atopic asthma patients (n = 43) and non-asthmatic control subjects (n = 22). We further assessed their potential clinical implications by correlating asthma severity. We report four major features of CD4 + T cells in the blood of atopic asthma patients. First, patients had a profound increase of CCR7 + memory CD4 + T cells, but not CCR7 − memory CD4 + T cells. Second, an increase in CCR4 + CD4 + T cells in patients was mainly attributed to the increase of CCR7 + memory CD4 + T cells. Accordingly, the frequency of CCR4 + CCR7 + memory CD4 + T cells correlated with asthma severity. Current common asthma therapeutics (including corticosteroids) were not able to affect the frequency of CCR4 + CCR7 + memory CD4 + T cell subsets. Third, patients had an increase of Tregs, as assessed by measuring CD25, Foxp3, IL-10 and CTLA-4 expression. However, asthma severity was inversely correlated only with the frequency of CTLA-4 + CD4 + T cells. Lastly, patients and control subjects have similar frequencies of CD4 + T cells that express CCR5, CCR6, CXCR3, CXCR5, CD11a, or α4 integrin. However, the frequency of α4 + CD4 + T cells in patients correlated with asthma severity. CCR4 + CCR7 + memory, but not CCR4 + CCR7 − memory, α4 + , and CTLA4 + CD4 + T cells in patients show significant clinical implications in atopic asthma. Current common therapeutics cannot alter the frequency of such CD4 + T cell subsets in adult atopic asthma patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».